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今熱點:上市銀行加力數智轉型

來源:經濟日報時間:2025-09-15 17:37:08
數字金融持續迭代升級,成為推動金融機構效率提升和創新發展的“利器”。上市銀行半年報顯示,各家銀行上半年在實現自身穩健發展的同時,對實體經濟的支持力度也在穩步提升,這背后離不開數字金融強有力的支撐。

半年報顯示,上市銀行持續加碼技術投入,推動業務從數字化向數智化轉型。尤其是金融大模型落地呈現加速態勢,實現了應用場景的快速拓展,提升了服務實體經濟的質效。

數字賦能業務發展

在2024年年報中,多家上市銀行曾披露過數字金融的投入情況。6家國有大型商業銀行2024年金融科技投入共計1254.59億元,較2023年增長2.15%。同時,與科技投入總量提升相對應的還有科技人員總數的增多,6家大型商業銀行2024年科技人員總數首次突破10萬人。


(相關資料圖)

持續的投入帶來了經營業績的提升。中國建設銀行副行長韓靜在8月29日的業績發布會上表示,以科技和數據驅動,尤其是人工智能技術賦能業務發展,銀行實現對客精準識別、精準營銷、精準畫像。通過洞察客戶特點,建設銀行實現了產品服務的精準適配,這在對公對私領域均有所體現。在對公業務領域,通過數字化工具直營,對公長尾客戶存款較年初增長超1000億元;在零售業務領域,通過智能化管理,存量資金到期承接率近95%。“這樣的成績來之不易,離開了科技驅動、數據驅動是難以做到的。”韓靜說。

“未來銀行必然是數字銀行。”北京銀行董事長霍學文在業績發布會上介紹,“過去3年,北京銀行在許多領域實現了歷史性變革、系統性重塑、整體性重構,關鍵一招就是舉全行之力推進數字化轉型。”

今年上半年,北京銀行加快打造“人工智能驅動的商業銀行”,建成了“1213”AI體系,即一體化算力底座、兩大模型開發運營平臺、100余項AI能力、300余項AI應用場景建設。霍學文介紹,一體化算力底座能夠實現企業級人工智能算力基礎資源的統一管理,顯著提升運營效率,強化數據聯動與分析能力;兩大模型開發運營平臺通過“大模型+小模型”雙輪驅動,形成人工智能的中臺能力,賦能產品創新、客戶服務、風險管理等領域,推動業技融合達到新境界;建成AI核心能力應用體系,具備100余項AI能力,上線一批好用、管用、實用的AI工具;探索AI金融應用的更多可能性,形成300余項應用場景。

持續推動數字化轉型的成效也體現在半年報業績上。上半年,北京銀行實現了營業收入362.18億元,同比增長1.02%;實現歸屬于母公司股東的凈利潤150.53億元,同比增長1.12%。

技術支撐能力提升

半年報顯示,各家銀行均著力提升數字技術支撐能力,為未來戰略布局筑牢根基。

國有大型銀行在數字技術應用方面保持前列。記者從中國銀行獲悉,該行數字化轉型步伐加力提速,通過深化人工智能等新技術應用,強化交易集約、提升服務效能,培育分行數字化轉型新成果,形成推廣一批、儲備一批的良性循環。通過持續推進技術架構轉型,該行云平臺服務器總量達4萬臺,截至2025年6月末,分布式技術平臺已對接352個應用,前端技術平臺推廣至186個應用,大數據技術平臺推廣至174個應用。

股份制銀行也不甘落后。浦發銀行透露,該行已建成算力、算法、平臺、知識四位一體的企業級數智基座。截至2025年6月底,已構建千卡算力,在股份制商業銀行中率先實現“全棧國產化算力平臺+開源大模型”的金融應用,形成大小模型協同的“浦銀智啟”模型服務矩陣,同時搭建多維度大模型評測體系,初步構建千萬級企業知識庫;分布式架構體系基本成型,為業務快速發展提供有效支撐。

另外,平安銀行中報顯示,2025年上半年,該行構建大模型能力體系,通過監督微調、強化學習、大模型自主規劃、智能體等技術進行模型調優訓練,提升重點場景應用能力,截至6月末,平安銀行已落地大模型應用場景超330個。

除了技術平臺、場景應用,在風控合規方面,數字金融也發揮著日益重要的作用。記者從平安銀行獲悉,該行深化智能算法應用,夯實智能化風險防控體系:在對公風險管理上,深化大模型在智慧風控的探索應用,建立風險專家知識庫,借助智能體系提升風險控制各流程的效率,強化大模型的適用能力;在零售貸款審批與催收上,依托大模型能力,對非結構化數據及其他要素進行風險特征挖掘和識別,提升風險管理能力;在普惠金融上,深化“資金流信用信息共享平臺”應用,全面完善普惠生態客戶的風險畫像,支持信貸資金精準直達中小微企業;在賬戶風險防控上,打造反電詐“風控大腦”,提升賬戶風險管理和客戶服務效率。

從數字化到數智化

當前,上市銀行已普遍將數字金融,尤其是人工智能技術視為提升運營效率、優化客戶體驗及開拓新增長極的重要抓手。金融大模型的應用體系已經在銀行業務的各個層面全面開花。

光大銀行副行長楊兵兵在接受經濟日報記者采訪時介紹,今年上半年,光大銀行上線“大模型智能政策助手”,打造了涵蓋行內1700余份政策文件的專業知識庫和政策搜索分析智能體,將政策文件與業務場景智能關聯,提升了合規執行效能,構建起全流程的政策服務能力。

據介紹,光大銀行積極探索大模型技術和授信業務的深度融合。該行自主研發的“授信調查智能報告”功能,5分鐘即可自動生成一份百頁調查報告。目前,該功能已服務2000余位一線客戶經理,賦能39家一級分行,有效提升授信業務質效。

在數據領域,光大銀行自主研發并推出集人工智能與商業智能于一體的“問數”智能分析工具,整合了超過2000個數據指標,覆蓋零售、對公、運營、財資等主要業務領域,全面支持指標、報表、分析報告、外部數據等多種數據類型的問答查詢,能夠為業務一線及時、準確反饋高質量數據分析結果。

數智化轉型需要大量基礎性的工作支撐,甚至是整個業務流程的優化。“數字金融推動銀行的服務和業務不斷向平臺化、場景化、生態化發展的同時,我們能感受到應用系統的邊界在逐漸模糊。前中后臺的系統逐漸融合,很多都是直通式。從客戶端發起到記賬完成,原來分散在多個系統,現在基本上都是直通的。交易型系統和分析型系統也是相互嵌套的。”楊兵兵說,“隨著數字化越來越深入,也給安全運營和風險防控提出了更高要求,就是怎樣才能做得又好又快,進行科技賦能,我們在流程優化方面花了一些力氣。”

另外,光大銀行還設計有智能算力的調度平臺,通過算力的虛擬化和算力的統一交付,使得同等硬件成本下,可以滿足更多人工智能的應用需求。“目前,我們人工智能的算力已經支撐保障120多個算法模型和840個場景應用。”楊兵兵說。

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